WhatsApp ha annunciato importanti aggiornamenti per le sue app mobile, introducendo un nuovo schema di colori, icone aggiornate, e miglioramenti significativi alla modalità dark. Questi cambiamenti mirano a rendere l’applicazione più fresca, semplice e accessibile, continuando ad evolvere in risposta alle esigenze degli utenti.

Dettagli degli Aggiornamenti

Uno degli aspetti più notevoli del nuovo aggiornamento è l’introduzione di una nuova palette di colori. Dopo aver considerato oltre 35 tonalità diverse, WhatsApp ha scelto toni più profondi per ridurre l’affaticamento degli occhi in condizioni di scarsa luminosità. La modalità dark dell’app è stata resa ancora più scura, migliorando la leggibilità dei messaggi e riducendo ulteriormente lo stress visivo.

Per quanto riguarda la navigazione, WhatsApp ha aggiunto una barra di navigazione inferiore nativa per Android, una funzionalità già presente su iOS, che consente agli utenti di accedere rapidamente alle chat, agli aggiornamenti, alle community e alle chiamate. Questa barra migliora l’usabilità dell’app, permettendo agli utenti di trovare ciò che cercano con maggiore facilità.

Innovazioni specifiche per piattaforma

Per gli utenti iOS, è stato introdotto un nuovo layout di allegati che utilizza un vassoio espandibile, semplificando l’invio di foto, video, sondaggi e documenti. Questo cambiamento rende l’interfaccia più pulita e l’interazione con l’app più intuitiva.

In aggiunta, sia su Android che su iOS, le icone e gli sfondi delle chat sono stati aggiornati con uno stile più arrotondato e delineato, e le illustrazioni ora includono animazioni più giocose. Con questi aggiornamenti, WhatsApp non solo rafforza la sua funzionalità e estetica ma risponde anche alle richieste degli utenti per un’esperienza più confortevole e personalizzabile. Questi cambiamenti rappresentano un passo importante nell’evoluzione continua di WhatsApp come piattaforma di messaggistica leader a livello mondiale.

Un gruppo internazionale di ricercatori ha sviluppato un nuovo metodo per imitare il movimento umano nella robotica, combinando generatori di pattern centrali (CPG) e apprendimento profondo per rinforzo (DRL). Questa innovazione non solo replica i movimenti di camminata e corsa, ma genera anche movimenti per frequenze di dati assenti, permette transizioni fluide tra camminata e corsa, e si adatta a superfici instabili.

Dettagli della Ricerca

Pubblicati sulla rivista IEEE Robotics and Automation Letters il 15 aprile 2024, i dettagli di questa ricerca segnano un progresso significativo nella robotica e nell’intelligenza artificiale. Camminare e correre sono attività complesse che coinvolgono ridondanze biologiche, consentendo agli esseri umani di adattarsi agli ambienti variabili. Riprodurre questi movimenti in modo realistico nei robot ha presentato notevoli sfide, soprattutto quando i modelli devono operare in ambienti sconosciuti o complessi.

Innovazioni tecnologiche

I CPG sono circuiti neurali situati nel midollo spinale che, come un direttore d’orchestra biologico, generano schemi ritmici di attività muscolare. In natura, un circuito riflesso lavora in tandem con i CPG per fornire feedback adeguato, permettendo agli animali di regolare la loro velocità e il movimento in base al terreno.

L’approccio dei ricercatori ha combinato l’apprendimento per imitazione, dove un robot apprende imitando i dati di movimento umano, con l’apprendimento profondo per rinforzo, che utilizza reti neurali profonde per gestire compiti più complessi e apprendere direttamente da input sensoriali grezzi. Questo metodo ha superato molti limiti degli approcci esistenti, grazie all’uso di una rete neurale riflessa che supporta i CPG, aumentando significativamente la stabilità e l’adattabilità del movimento generato.

Applicazioni e implicazioni future

Questa ricerca non solo stabilisce nuovi standard per il movimento robotico umanoide, ma apre anche la strada a future applicazioni in vari settori, dalla robotica assistiva all’industria manifatturiera, e potenzialmente alla ricerca e soccorso in ambienti pericolosi o inaccessibili. La capacità di adattarsi e reagire a situazioni dinamiche in tempo reale rappresenta un salto significativo verso robot più autonomi e funzionali.

Il metodo AI-CPG rappresenta un passo avanti significativo nello sviluppo di tecnologie AI generative per il controllo dei robot, con potenziali applicazioni che attraversano diverse industrie. Questo progresso non solo migliora la nostra comprensione dei sistemi biologici complessi ma anche come questi principi possono essere emulati in sistemi artificiali per realizzare robot più efficienti e adattabili.

I recenti benchmark del processore Apple M4 hanno scosso il panorama tecnologico, dimostrando prestazioni single-core superiori rispetto al noto campione di Intel, il Core i9-14900KS. Con punteggi intorno ai 3,800 punti su Geekbench, l’Apple M4 stabilisce un nuovo standard per le prestazioni dei processori, superando l’Intel i9-14900KS del 16% nelle prove single-threaded.

Tecnologia e innovazioni M4

L’M4 di Apple, con il suo design all’avanguardia, integra una CPU a 10 core e una GPU a 10 core, insieme a un Neural Engine a 16 core capace di 38 TOPS (trillion operations per second). Progettato con un processo produttivo avanzato di seconda generazione a 3nm, il chip offre significative migliorie tecnologiche, tra cui caching dinamico, ray tracing accelerato dall’hardware, e accelerazione hardware AV1.

Inoltre, le prestazioni in termini di CPU del chip M4 sono state migliorate del 50% rispetto al suo predecessore M2, con un consumo energetico notevolmente inferiore. Per esempio, dispositivi equipaggiati con M4 possono eguagliare le prestazioni di un Asus Zenbook 14 OLED, dotato di un Intel Core Ultra 7 155H e 32GB di RAM, utilizzando solo un quarto dell’energia.

Prestazioni Single-Core e Multi-Core

I risultati dei benchmark indicano che i maggiori guadagni in termini di prestazioni single-core possono essere attribuiti al supporto per le estensioni Scalable Vector o Matrix (SVE o SME). Queste tecnologie contribuiscono a migliorare notevolmente le prestazioni in subtest specifici, come il riconoscimento di oggetti, che ha visto incrementi fino al 200%.

Nonostante i miglioramenti significativi nel single-core, i risultati nei test multi-core rimangono meno impressionanti. Questo dettaglio sottolinea come il focus di Apple con l’M4 sia rivolto soprattutto verso l’efficienza e l’ottimizzazione delle prestazioni per carichi di lavoro specifici.

Con il lancio dell’M4, qui lo speciale, Apple non solo rafforza la sua posizione nel settore dei chipset, ma ridefinisce anche le aspettative per le prestazioni future dei dispositivi mobile e tablet. Le innovazioni integrate in questo nuovo processore promettono un’esperienza utente migliorata, con capacità di elaborazione e efficienza energetica notevolmente superiori, ponendo le basi per la prossima generazione di tecnologia Apple.